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# Análisis de regresión

Produce el análisis de regresión de un conjunto de datos

Para acceder a esta orden…

Choose Data - Statistics - Regression

For more information on regression analysis, refer to the corresponding Wikipedia article.

### Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

### Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

## Tipo de regresión de salida

Establezca el tipo de regresión. Hay tres tipos disponibles:

- Regresión lineal: encuentre una línea recta en la forma y = a.x + b, donde a es la pendiente y b es la intersección que mejor se ajusta a los datos.

- Regresión logarítmica: encuentre una curva logarítmica en la forma y = a.ln(x) + b, donde a es la pendiente, b es la intersección y ln(x) es el logaritmo natural de x que mejor se ajusta a los datos.

- Regresión de potencia: encuentre una curva de potencia en la forma y = a.x^b, donde a es el coeficiente y b es la potencia que mejor se ajusta a los datos.

#### Ejemplo

La tabla siguiente contiene muestras de un fenómeno físico tomadas en un intervalo de 1 segundo.

| A | B
1 | Time | Measurement
2 | 1 | 2.7
3 | 2 | 4.0
4 | 3 | 4.4
5 | 4 | 7.1
6 | 5 | 4.9
7 | 6 | 3.6
8 | 7 | 4.0
9 | 8 | 0.6
10 | 9 | 1.0
11 | 10 | 4.3

A continuación se muestran los resultados de los tres tipos de análisis de regresión de las medidas en la tabla anterior.

Regresión |  |  |
Modelo de regresión | Lineal | Logarítmica | Potencia
R² | 0.1243901235 | 0.036283506 | 0.0884254697
Error estándar | 1.8692568609 | 1.9610483597 | 0.7746321053
Pendiente | -0.2193939394 | -0.4894112008 | 4.812672931
Intersección | 4.8666666667 | 4.3992268695 | -0.3103085297
1 | 4.6472727273 | 4.3992268695 | 4.812672931
2 | 4.4278787879 | 4.0599928755 | 3.8812728356
3 | 4.2084848485 | 3.8615537101 | 3.4224061924
4 | 3.9890909091 | 3.7207588815 | 3.1301272785
5 | 3.7696969697 | 3.6115499281 | 2.9207204651
6 | 3.5503030303 | 3.5223197161 | 2.7600654308
7 | 3.3309090909 | 3.4468766468 | 2.6311476385
8 | 3.1115151515 | 3.3815248876 | 2.5243514679
9 | 2.8921212121 | 3.3238805506 | 2.4337544465
10 | 2.6727272727 | 3.2723159341 | 2.3554713075

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